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题名基于动作条件交互的高效行人过街意图预测
被引量：2
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作者
杨彪
韦智文
倪蓉蓉
王海
蔡英凤
杨长春
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机构
常州大学微电子与控制工程学院
江苏大学汽车与交通工程学院
江苏大学汽车工程研究院
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出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期29-38,共10页
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基金
江苏省博士后基金(2021K187B)
国家博士后基金(2021M701042)
江苏省科技厅面上项目(BK20221380)资助。
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文摘
城市化的进程不断加速,人车冲突问题已成为现代社会亟待解决的重大难题。复杂交通场景下,行人横穿马路行为导致交通事故频发,准确、实时地预测行人过街意图对避免人车冲突、提高驾驶安全系数和保障行人安全至关重要。本文提出基于动作条件交互的高效行人过街意图预测框架(efficient action-conditioned interaction pedestrian crossing intention anticipation framework,EAIPF)来预测行人过街意图。EAIPF引入行人动作编码模块增强多模态动作模式下的表征能力,挖掘深层骨架上下文信息。同时,引入场景对象交互模块挖掘与对象交互信息,理解交通场景中高级语义线索。最后,意图预测模块融合行人动作特征和对象交互特征,实现行人过街意图的鲁棒预测。所提出的方法在两个公共数据集JAAD和PIE上验证算法性能,准确率分别达到了89%和90%,表明本文方法可以在复杂交通场景下准确预测行人穿越意图。
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关键词
人车冲突
行人过街意图预测
图卷积网络
行人动作编码
场景理解
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Keywords
pedestrian-vehicle conflict
crossing intention anticipation
graph convolution network
pedestrian action encoding
scene understanding
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分类号
U495
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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